عصر کنونی، دنیای داده های بزرگ یا Big Data می باشد و پاکسازی داده ها به عنوان یک بخش ضروری از فرآیند مدیریت داده ها محسوب می شود. حتی اگر تمیز کردن داده ها گاهی اوقات امری خسته کننده به نظر برسد، برای پیاده سازی هوش تجاری (BI)، به آن نیاز دارید تا بتوانید از طریق تصمیمات استراتژیک در کسب و کار خود، که کاملا حیاتی نیز می باشد، به موفقیت برسید. در این مقاله تا انتها با مکعب همراه شوید؛ ما مطالب جالبی را در مورد پاکسازی داده ها و هرآنچه لازم است در مورد آن بدانید عنوان کرده ایم.
حتما بخوانید :
تاثیر هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ
پاکسازی داده ها چیست؟
یک تعریف کلی از پاکسازی داده عبارتست از : پاکسازی داده ها فرآیند حذف داده های نادرست، تکراری یا اشتباه از یک مجموعه داده است. این داده های نادرست می تواند شامل داده های فرمت نادرست، ورودی های اضافی، داده هایی که نادرست برچسب گذاری شده اند و … . معمولا داده های کثیف زمانی به وجود می آیند که دو یا چند مجموعه داده با هم ترکیب می شوند. آیا می دانید پاکسازی دیتا، کیفیت داده های شما و همچنین تصمیمات تجاری که بر اساس آن داده ها می گیرید را بهبود می بخشد و در نهایت عملکرد درست سازمان را تضمین خواهد کرد؟
با این وجود، هیچ راه حل اصلی و قطعی برای تمیز کردن یک مجموعه داده وجود ندارد، زیرا هر مجموعه داده، با مجموعه داده های دیگر متفاوت است و ممکن است داده های کثیف موجود در هر دیتا ست منحصر به فرد باشد که نیاز به پاکسازی داده ها به روش منحصر به فرد نیز می باشد.
البته بسیاری از تکنیک های پاک سازی داده ها را می‌توان با کمک نرم افزارهای اختصاصی، به صورت اتوماتیک اجرا کرد. اما بخشی از کار نیز باید به صورت دستی انجام شود تا از پاکسازی کامل داده ها اطمینان حاصل شود. معمولاً این کار توسط تحلیلگران کیفیت داده، تحلیلگران BI و کاربران بیزینش انجام می شود.
آشنایی با مراحل پاکسازی داده ها
پیش تر گفتیم برای پاکسازی داده ها یک روش خاص وجود ندارد و روش های پاک سازی داده های هر سازمان با توجه به نیازهای آن سازمان و همچنین محدودیت های خاص مجموعه داده، متفاوت خواهد بود. با این وجود، اکثر مراحل پاکسازی داده ها در یک چارچوب خاص انجام می شود که شامل مراحل زیر می باشد :
- تعیین کردن مقادیر داده های حیاتی که برای تجزیه و تحلیل داده نیاز است
- جمع آوری داده های مورد نیاز و سپس مرتب کردن و سازماندهی آن ها
- شناسایی مقادیر تکراری یا نا مربوط از داده ها و حذف نمودن آن ها
- جستجوی مقادیر از دست رفته داده و تکمیل کردن دیتا ست.
- بر طرف کردن هر گونه خطای ساختاری یا تکراری باقی مانده در مجموعه داده
- شناسایی داده های نامرتبط و حذف آن ها به منظور تجزیه و تحلیل دقیق تر
- اعتبار سنجی مجموعه داده به منظور آماده سازی برای تجزیه و تحلیل
به این ترتیب شما می توانید پس از تأیید اعتبار مجموعه داده، و پاکسازی داده ها ، تحلیل داده ها را با اطمینان خاطر و با حداقل احتمال خطا انجام دهید.
چند نکته ی مهم که در پاکسازی داده ها باید در نظر داشته باشید
قبل از اقدام برای پاکسازی داده ها لازم است چند مورد را در نظر داشته باشید. به این ترتیب در نهایت مجموعه داده برای استفاده در مرحله ی بعد، در پیاده سازی هوش تجاری، و کاربردهای دیگر کاملا آماده خواهد بود و نتایج کار روی این داده ها دقیق تر خواهد بود.
- به صورت دوره ای، باید فرآیندهای پاکسازی داده ها را ارزیابی کرده و در صورت لزوم آن را تغییر دهید.
- توجه کنید که عملیات پاکسازی داده برای هر مجموعه داده منحصر به فرد است
- حتی الامکان یک فرآیند استاندارد شده برای تیم مدیریت داده ایجاد کنید تا بتوانند از آن به عنوان نقطه شروع استفاده کنند
- پاکسازی داده ها بر اساس یک فرایند استاندارد تضمین می کند که هیچ مرحله مهمی از پاکسازی داده ها به طور تصادفی نادیده گرفته نشود و از انعطاف کافی برای تنظیم چارچوب ها برخوردار باشد
مزایای پاکسازی داده ها چیست؟
تا این بخش از مقاله متوجه شدید که منظور از پاکسازی داده ها چیست و طی چه مراحلی انجام می شود. اما آیا می دانید پاکسازی داده ها چه ضرورتی دارد؟ در این بخش از مقاله شما را با مزیت های دیتا کلینینگ آشنا کرده ایم تا از ضرورت این امر آگاه شوید.
- داده های کثیف هزینه های بالایی دارد؛ IBM تخمین زده است که داده های کثیف سالانه بیش از ۳ تریلیون دلار برای ایالات متحده هزینه داشته است؛ به این دلیل که تصمیمات مبتنی بر داده فقط بر اساس داده هایی انجام می شود که از کیفیت کافی برخوردار نیستند.
- داده های کثیف و کم کیفیت منجر به ایجاد نتایج نادرست و در نتیجه تصمیمات گیری های بد می شود.
- اگر داده هایی که استراتژی خود را بر اساس آن قرار می دهید نادرست باشد، استراتژی شما نیز با همان مشکلات را در داده ها وجود دارد، روبرو خواهد شد.
بنابراین می توان گفت، از طریق پاکسازی داده ها در کوتاه مدت و بلند مدت، آن سازمان از مزایای بسیاری برخوردار خواهد شد و این منجر به تصمیم گیری بهتر می شود؛ که می تواند منجر به افزایش کارایی و رضایت بیشتر مشتری بشود. در این صورت کسب و کار شما مزیت رقابتی نیز پیدا خواهد کرد.
پس از آن با گذشت زمان، هزینه های مدیریت داده نیز کاهش خواهد یافت، و به دنیال آن درصد خطاها و سایر اشتباهات در تجزیه و تحلیل داده به حداقل می رسد.
پاکسازی داده ها باعث بهبود تصمیمات مبتنی بر داده می شود
پاکسازی داده ها نیازمند صرف زمان و تلاش کافی است و به منظور اطمینان از دقت داده های نهایی و تجزیه و تحلیل بهتر بر اساس داده های تمیز، سرمایه گذاری برای پاکسازی داده ها امری ضروری است. اگر یک سازمان ادعا می کند که فعالیت های مبتنی بر داده انجام می دهد، پس پاکسازی داده ها باید یک بخشی اساسی از فرآیند مدیریت داده در آن سازمان باشد.
شما می توانید برای پاکسازی داده ها از بهترین نرم افزارهای Data Cleaning و هوش تجاری استفاده کنید.
کلام پایانی : پاکسازی داده ها
پاکسازی داده ها فرآیندی است که در آن داده های نادرست، ناقص، تکراری یا اشتباه در یک مجموعه داده حذف و اصلاح می شود. این فرایند شامل شناسایی خطاهای داده و سپس تغییر، به روز رسانی یا حذف داده ها می باشد. پاکسازی داده ها کیفیت داده ها را بهبود می بخشد و به ارائه اطلاعات دقیق تر، سازگارتر و قابل اعتمادتر برای تصمیم گیری در سازمان کمک می کند.
پاکسازی داده ها بخش کلیدی فرآیند کلی مدیریت داده و یکی از اجزای اصلی کار آماده سازی داده است که دیتا ست ها را برای استفاده در هوش تجاری (BI) و کاربردهای علم داده یا دیتا ساینس آماده می‌کند. عملیات پاکسازی داده ها معمولاً توسط تحلیلگران و مهندسان کیفیت داده یا سایر متخصصان مدیریت داده انجام می شود. به علاوه پاکسازی داده ها ممکن است توسط دانشمندان داده، تحلیلگران BI و کاربران تجاری نیز انجام شود.
Leave A Comment